巴特利特球形检验的结果小于0.05,球形假设被拒绝,原始变量之间存在相关性,适合做因子分析。 备注 为了检验收敛效度和区别效度,首先要确定样本数据是否适合做因子分析,需要对提出的各个变量对应的各题项的样本数据进行Kaiser-Meyer-Olkin (KMO)和Bartlett球形检验。 假使KMO值小于0.5认为数据没能符合做因子分析的条件; 处于...
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KMO检验需查看KMO值是否接近1(至少大于0.6),以判断变量是否适合因子分析;Bartlett球形检验需查看显著性水平(p值)是否小于0.05(或0.1),以判断变量间是否存在显著相关性。在SPSS中,选择“分析”下的“降维”选项,再选择“因子”,并在“描述”选项卡中选择相关选项进行检验。 了解...
4.1KMO值与Bartlett检验 主成分和因子分析都要求多维度指标间存在一定的相关性，如何做出判断呢？目前主...
SPSS 统计分析-效度检验,KMO和Bartlett检验,判断是否适合因子分析,操作指导,案例分析,论文写作指导。, 视频播放量 44828、弹幕量 22、点赞数 776、投硬币枚数 261、收藏人数 1702、转发人数 428, 视频作者 lanjingling2019, 作者简介 SPSS/AMOS/Graphpad/Excel/Matlab
KMO值越接近1,说明变量间的共同因子越多,越适合做因子分析。通常,KMO值大于0.6被认为是可接受的,而大于0.8则被认为是非常适合的。Bartlett球形检验的显著性水平(P值)应小于0.05,以拒绝零假设,表明变量间存在相关性,适合进行因子分析。 设置抽取方法:点击【抽取】按钮,在抽取对话框中选择“主成分”作为因子提取方法...
在SPSS界面上,点击“分析”菜单。 在下拉菜单中选择“降维”,然后点击“因子分析”。 设置分析参数: 在弹出的窗口中,选择你想要分析的变量。 点击“描述”按钮,选择“KMO和Bartlett的球形度检验”来评估数据是否适合进行因子分析。 点击“抽取”按钮,设置因子抽取的条件,比如当特征值大于1时抽取因子。
KMO值与Bartlete球形检验 分析结果来源于SPSSAU 使用因子分析进行信息浓缩研究,首先分析研究数据是否适合进行因子分析,从上表可以看出:KMO值为0.929,大于0.6,满足因子分析的前提要求,意味着数据可用于因子分析研究。以及数据通过Bartlett 球形度检验(p<0.05),说明研究数据适合进行因子分析。接下来查看分析项是否需要调整。
巴特利特球形检验(Bartlett's Test of Sphericity)则是用来检验变量之间的相关性矩阵是否为单位矩阵,即检验变量是否相互独立。如果巴特利特球形检验的p值小于设定的显著性水平(通常是0.05),则拒绝球形假设,认为变量之间存在相关性,这表明数据适合进行因子分析。 在SPSS软件中,进行这两个检验的步骤如下: 1. 选择因子分析...